摘要： 深度思考、结构化输出、Function Calling、Cache 缓存是 TokenHub 语言模型规格表里反复出现的四项核心能力。本文逐一拆解四项能...

摘要： DeepSeek-V4-Pro 与 GLM-5.1 是当下国产开源旗舰阵营中两款代表性的大模型，能力侧重不同、定价结构差异明显。本文基于腾讯云 Toke...

摘要： 腾讯云 TokenHub 是聚合腾讯混元、优图与 DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 等的统一大模型服务平台，覆盖 18 款语言模型与多...

摘要： 295B/21B MoE 是腾讯 2026 年 4 月发布的混元 Hy3 preview 的核心架构标识。本文解释参数总量与激活参数的含义、MoE 的工...

摘要： 腾讯客服基于混元大模型支持多轮对话，落地腾讯游戏、金融科技、视频、医疗健康、支付等多个场景，AI 话术采纳率达 90%。本文以该案例为参考，拆解多轮对话...

摘要： 2026 年的大模型选型已经从"能不能用"变成"哪一款最合适"。腾讯云 TokenHub 模型广场提供按类型、服务商、体验状态多维筛选，支持模型对比、详...

Diffusers 官方文档将 CacheDiT 定义为一个面向 Diffusers DiT-based pipelines 的统一、免训练缓存加速框架，支持 ...

下载地址：https://github.com/maphew/svg-explorer-extension/releases

输入 3 元/百万 tokens（未缓存），缓存命中低至 0.025 元，输出 6 元。相当于原价的 1/4，就这么稳稳地定下来了。

正是这种不牺牲质量的小 KV 缓存，让他们能以极低的价格提供长时间缓存服务——不到 Sonnet 4.6 缓存命中价格的 3%，而且能保持数小时。

在真实的 AI 使用里，你不是只为模型最后回你那几句话付费。你还在为上下文、工具调用、历史对话、文件内容、缓存命中、内部推理一起付费。

围绕 PostgreSQL[1]的工作让我更加专注于缓冲区。如果你是普通的PostgreSQL用户，可能听说过调整 shared_buffers，并遵循老建议，...

Linux系统是一种开源的类Unix操作系统内核，由于其强大的可定制性和稳定性，Linux已被广泛应用于服务器、移动设备、物联网设备等多个领域。

随着大模型参数规模的指数级增长，AI 推理任务正面临严峻的“内存墙”挑战。KV 缓存的内存占用与日俱增，而传统服务器架构在内存容量与带宽上的物理限制，导致 GP...

流畅稳定的会话交互与合理高效的记忆管理，是决定Agent 龙虾使用体验与智能上限的核心关键。实际中常会遇到对话上下文错乱、历史消息冗余堆积、多轮会话状态丢失、长...

缓存尺寸和缓存块布局的边界问题也在 v0.13.0 中得到修复。这类修复虽然看起来比较底层，但对实际服务稳定性非常关键，尤其是在不同负载、不同长度请求以及复杂缓...

先定核心结论：DMC（Dirty脏缓存 / Metadata元数据缓存 / Cache Coherence缓存一致性） 不是 Ceph 分布式专属问题；

报警群里疯狂刷屏：“RAG 服务 P99 延迟超过 30s！”“GPU 利用率 100% 但请求全在排队！”“客服那边炸了，用户投诉进不来了！”

它不是 LLM 的 KV Cache，也不是缓存最终图片，而是缓存扩散去噪过程中的中间计算结果。 TeaCache 论文将其称为 Timestep Embedd...